La IA como servicio hace que la inteligencia artificial y el análisis de datos sean más accesibles y rentables

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La inteligencia artificial (IA) ha logrado un progreso significativo durante la última década y ha podido resolver varios problemas a través de una extensa investigación. Desde autos sin conductor hasta chatbots intuitivos como ChatGPT de OpenAI.

Las soluciones de IA se están convirtiendo en la norma para las empresas que desean obtener información de sus valiosos datos comerciales. Las empresas buscan implementar una amplia gama de aplicaciones de IA, desde software de análisis de texto hasta herramientas de análisis predictivo más complejas. Pero construir una solución de IA internamente solo tiene sentido para algunas empresas porque es un proceso largo y complejo.

Con el surgimiento de casos de uso de ciencia de datos, las empresas ahora necesitan experimentar continuamente con IA y probar simultáneamente algoritmos de aprendizaje automático en múltiples plataformas en la nube. El procesamiento de datos mediante tales métodos requiere costos iniciales enormes, razón por la cual las empresas ahora están recurriendo a AIaaS (AI-as-a-service), soluciones de terceros que brindan plataformas listas para usar.

AIaaS se convierte en una opción ideal para cualquier persona que quiera acceder a la IA sin tener que construir una infraestructura ultra costosa. Con una solución tan rentable disponible para todos, no sorprende que AIaaS esté comenzando a convertirse en un estándar en la mayoría de las industrias. El análisis de Research and Markets estimó que se espera que el mercado global de AIaaS crezca aproximadamente $11.6 mil millones para 2024.

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AIaaS permite a las empresas acceder al software de IA de un proveedor externo en lugar de contratar a un equipo de expertos para desarrollarlo internamente. Esto permite a las empresas aprovechar los beneficios de la inteligencia artificial y el análisis de datos con una inversión inicial más baja, y también pueden personalizar el software para satisfacer sus necesidades específicas. AIaaS es similar a otras ofertas "como servicio", como Infraestructura como servicio (IaaS), Plataforma como servicio (PaaS) y Software como servicio (SaaS), todas alojadas por proveedores externos.

Además, los modelos AIaaS integran tecnologías dispares, incluido el procesamiento del lenguaje natural (NLP), la visión artificial, el aprendizaje automático y la robótica; puede pagar por los servicios que necesita y actualizar a medida que crecen sus datos y su negocio.

AIaaS es una solución óptima para que las pequeñas y medianas empresas accedan a capacidades de IA sin tener que crear e implementar sus propios sistemas desde cero. Esto permite a estas empresas centrarse en su negocio principal mientras se benefician del valor de la IA, sin convertirse en expertos en datos y aprendizaje automático. El uso de AIaaS puede ayudar a las empresas a aumentar las ganancias al tiempo que reduce el riesgo de invertir en IA. En el pasado, las empresas a menudo tenían que realizar importantes inversiones financieras en IA para obtener un retorno de su inversión.

Moses Guttmann, director ejecutivo y cofundador de ClearML, dice que AIaaS permite a las empresas centrar sus equipos de ciencia de datos en los desafíos únicos de su producto, caso de uso, clientes y otros requisitos críticos.

"Esencialmente, el uso de AIaaS puede eliminar toda la resolución de problemas lista para usar con la que la IA puede ayudar, lo que permite que los equipos de ciencia de datos se concentren en la uni...